upsampling编码器和解码器跨越链接尺寸不一怎么处理
时间: 2024-05-17 22:16:01 浏览: 4
当使用Upsampling1D层时,如果编码器和解码器的输出和输入尺寸不同,可以使用padding参数来处理。padding参数可以设置为'valid'或'same','valid'表示不使用padding,而'same'表示使用padding使输出和输入尺寸相同。
例如,如果编码器的输出是(50, 16),而解码器的输入是(100, 8),我们可以使用padding='same'来确保输出和输入具有相同的尺寸。
以下是使用Upsampling1D和padding来处理不同尺寸的编码器和解码器的示例代码:
```python
from keras.layers import Input, Conv1D, UpSampling1D
from keras.models import Model
input_signal = Input(shape=(100, 1))
# Encoder
x = Conv1D(16, kernel_size=3, activation='relu', padding='same')(input_signal)
x = Conv1D(8, kernel_size=3, activation='relu', padding='same')(x)
encoded = Conv1D(1, kernel_size=3, activation='relu', padding='same')(x)
# Decoder
x = UpSampling1D(size=2)(encoded)
x = Conv1D(8, kernel_size=3, activation='relu', padding='same')(x)
x = Conv1D(16, kernel_size=3, activation='relu', padding='same')(x)
decoded = Conv1D(1, kernel_size=3, activation='sigmoid', padding='same')(x)
# Autoencoder
autoencoder = Model(input_signal, decoded)
# Compile the model
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
# Train the model
autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, x_test))
# Encoder model
encoder = Model(input_signal, encoded)
# Decoder model
decoder_input = Input(shape=(50, 1))
decoder_layer1 = UpSampling1D(size=2)(decoder_input)
decoder_layer2 = autoencoder.layers[-3](decoder_layer1)
decoder_layer3 = autoencoder.layers[-2](decoder_layer2)
decoder_layer4 = autoencoder.layers[-1](decoder_layer3)
decoder = Model(decoder_input, decoder_layer4)
```
在上面的代码中,我们使用padding='same'参数来确保编码器和解码器的输出和输入具有相同的尺寸。在解码器中,我们使用Upsampling1D层来将编码器的输出扩展到与解码器的输入具有相同的尺寸。这样,我们就可以使用autoencoder、encoder和decoder模型来训练和使用自编码器了。